L’IA, un outil indispensable dans les stratégies de tarification pour ne pas laisser passer les bénéfices

Selon une récente étude, les consommateurs sont aujourd’hui plus sensibles aux prix que jamais : plus de trois quarts d’entre eux (75 %) craignent que l’inflation ne fasse augmenter les prix des produits de première nécessité et des articles coûteux, les obligeant à réduire leurs dépenses globales. Les pressions sur la chaîne d’approvisionnement et les tensions géopolitiques viennent accentuer ce défi, tant pour les consommateurs que pour les commerçants, alors que 73 % des acheteurs européens redoutent une hausse des prix visant à compenser l’augmentation des vols et de la criminalité.

Les remises, les démarques, les offres spéciales et l’alignement sur les prix concurrents sont des méthodes bien connues pour fidéliser les consommateurs. Toutefois, leur gestion représente un tâche colossale qui nécessite encore trop d’interventions manuelles et l’utilisation de logiciels obsolètes pour traiter les données. Trop souvent, les décisions tarifaires, tout au long du cycle de vie des produits, reposent sur des données historiques incomplètes ou des méthodes simplifiées.

C’est pourquoi il est désormais nécessaire pour les commerçants d’adopter l’intelligence artificielle (IA) afin d’optimiser et orienter leur stratégie de tarification. L’IA présente des avantages financiers concrets grâce à trois fonctionnalités clés qui sont la prévision détaillée de la demande, la modélisation avancée de l’élasticité des prix et l’optimisation des démarques en temps réel. Trois tâches qui pourraient être réalisées par un humain mais qui nécessiteraient infiniment plus de temps et d’argent.

L’IA offre des opportunités significatives d’améliorer les marges et les revenus des commerçants. En effet, tandis que les modèles de tarification traditionnels rendent difficiles la réalisation de gains concrets, l’intégration des modèles d’IA aux systèmes existants permet de s’affranchir du temps nécessaire à la formation et à la montée en compétences d’un individu pour fournir des recommandations tarifaires éclairées. Grâce à l’IA, les responsables catégories de produits et les analystes prix bénéficient d’une visibilité complète des données du secteur retail.

Une enseigne de prêt-à-porter a mis en place une solution de tarification basée sur l’IA en seulement 16 semaines, en l’intégrant parfaitement à son ERP existant. Le module d’IA a automatiquement intégré les recommandations tarifaires au système de planification du commerçant, permettant aux équipes de les analyser et de les valider rapidement. Cette approche a entraîné une augmentation de 5 % des marges en trois mois, sans affecter les activités en cours.

Cet exemple illustre à quel point l’IA peut devenir un véritable levier d’optimisation pour les équipes. Et ce n’est qu’un début. Alors, comment les enseignes peuvent-elles collaborer avec l’IA pour affiner leur stratégie tarifaire et améliorer leurs marges ?

Trois modèles d’IA indispensables

Trois modèles d’IA peuvent contribuer à définir et mettre en œuvre des stratégies de tarification efficaces : les modèles génératifs (GenAI), les algorithmes de machine learning et les modèles cognitifs. Les modèles GenAI bien entraînés se sont révélés performants pour anticiper les tendances tarifaires, proposer des stratégies de tarification alternatives et simuler l’impact des différentes campagnes promotionnelles sur le comportement des consommateurs. Ils ont également convaincu de nombreux commerçants par leur capacité à générer et tester des scénarios tarifaires alternatifs en amont des décisions, évitant ainsi d’engager les équipes sur des stratégies sans preuves tangibles de leur efficacité sur les décisions d’achats. Par exemple, une entreprise de prêt-à-porter a utilisé l’IA générative pour concevoir des remises personnalisées lors du Black Friday, augmentant ainsi son chiffre d’affaires de 12 % et ses marges de 9 %.

Certains commerçants utilisent les algorithmes de machine learning pour optimiser en continu leurs modèles tarifaires, prenant en compte les ventes historiques, les promotions passées et l’évolution de la demande des consommateurs. L’un des principaux avantages des modèles de tarification basés sur le machine learning réside dans leur capacité à s’améliorer au fil du temps, grâce à l’analyse continue de vastes ensembles de données pour affiner les décisions de prix. Une marque de baskets a ainsi ajusté en temps réel les prix de ses produits les plus demandés et en édition limitée, augmentant ses ventes de 15 % et son chiffre d’affaires total de 10 % grâce à des baisses de prix progressives.

Enfin, l’utilisation de l’IA cognitive devient incontournable en raison de sa capacité à intégrer des facteurs externes, comme les conditions économiques, les prix concurrentiels, les événements locaux et les tendances de consommation, pour optimiser les décisions tarifaires. En l’absence d’IA cognitive, ces facteurs externes, essentiels pour comprendre les comportements d’achat, ne peuvent pas être intégrés efficacement dans la stratégie tarifaire. Un commerçant de manteaux d’hiver a utilisé l’IA cognitive pour ajuster ses prix en fonction des prévisions météo, prolongeant ainsi les ventes à plein tarif de trois semaines et améliorant sa marge brute de 7 %.

Les commerçants disposent d’une quantité importante de données à forte valeur ajoutée, qu’un modèle d’IA adapté peut transformer en leviers de croissance commerciale. La visibilité des données est améliorée, et l’automatisation intelligente se concrétise grâce à une stratégie tarifaire parfaitement alignée sur les objectifs de revenus et les exigences des clients.